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   Msmart的回复  | 数螺 | NAUT IDEA
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       <p>
        数螺
       </p>
      </a>
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     <div class="hidden-xs col-sm-6 text-right">
      <p>
       致力于数据科学的推广和知识传播
      </p>
     </div>
    </div>
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    Msmart的回复
   </h1>
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          Msmart
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              <li class="">
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                <a class="url fn n" href="http://cos.name/cn/profile/496/" rel="me" title="Msmart的档案">
                 档案
                </a>
               </span>
              </li>
              <li class="">
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                 发起的主题
                </a>
               </span>
              </li>
              <li class="current">
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                <a href="http://cos.name/cn/profile/496/replies/" title="Msmart创建的回复">
                 创建的回复
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               </span>
              </li>
              <li class="">
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                 收藏夹
                </a>
               </span>
              </li>
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             <h2 class="entry-title">
              回复的主题
             </h2>
             <div class="bbp-user-section">
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                 →
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              <ul class="forums bbp-replies" id="topic-0-replies">
               <li class="bbp-header">
                <div class="bbp-reply-author">
                 作者
                </div>
                <!-- .bbp-reply-author -->
                <div class="bbp-reply-content">
                 帖子
                </div>
                <!-- .bbp-reply-content -->
               </li>
               <!-- .bbp-header -->
               <li class="bbp-body">
                <div class="bbp-reply-header" id="post-229288">
                 <div class="bbp-meta">
                  <span class="bbp-reply-post-date">
                   2007年7月20日 下午5:12
                  </span>
                  <span class="bbp-header">
                   回复：
                   <a class="bbp-topic-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/7124/">
                    求助 回归系数阵的含义？
                   </a>
                  </span>
                  <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/7124/#post-229288">
                   2 楼
                  </a>
                  <span class="bbp-admin-links">
                  </span>
                 </div>
                 <!-- .bbp-meta -->
                </div>
                <!-- #post-229288 -->
                <div class="odd bbp-parent-forum-991 bbp-parent-topic-7124 bbp-reply-position-2 user-id-496 post-229288 reply type-reply status-publish hentry">
                 <div class="bbp-reply-author">
                  <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/496/" rel="nofollow" title="查看Msmart的档案">
                   <img src="http://sdn.geekzu.org/avatar/983ef060bd805a2345b6ed750190a5b0?s=80&amp;d=monsterid&amp;r=g"/>
                  </a>
                  <br/>
                  <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/496/" rel="nofollow" title="查看Msmart的档案">
                   Msmart
                  </a>
                  <br/>
                  <div class="bbp-author-role">
                   普通会员
                  </div>
                 </div>
                 <!-- .bbp-reply-author -->
                 <div class="bbp-reply-content">
                  <p>
                   以一元回归为例，回归系数就是Cov(X,Y)/V(X) (Y=aX+e，两边对X求协方差，在外生性假设exogeneous下，显见)，二元正态对角线就是Cov(Y1,Y2)，这个等价是显然的。
                  </p>
                  <p>
                   如果多元正态是一般表示，Y1和Y2都是向量，用矩阵操作也是可以表示出来的，（所以注意人家用得是inv（V22）而不是1/V22）.
                  </p>
                  <blockquote class="d4pbbc-quote">
                   <p>
                    [b]引用第0楼[i]qiuyu[/i]于[i]2007-07-20 12:21[/i]发表的“求助 回归系数阵的含义？”[/b]:
                    <br/>
                    在多元正态的条件分布里，y=（y1,y2）' ,
                    <br/>
                    给定y2时y1的条件分布还是正态，其中条件均值是
                    <br/>
                    u1+V12*inv(V22)*(y2-u2),
                   </p>
                   <p>
                    书上叫V12*inv(V22)为y1对y2的回归系数阵，
                    <br/>
                    …….
                   </p>
                  </blockquote>
                 </div>
                 <!-- .bbp-reply-content -->
                </div>
                <!-- .reply -->
                <div class="bbp-reply-header" id="post-229287">
                 <div class="bbp-meta">
                  <span class="bbp-reply-post-date">
                   2007年7月20日 下午5:06
                  </span>
                  <span class="bbp-header">
                   回复：
                   <a class="bbp-topic-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/7125/">
                    问一个在t检验的时候，对t界值解释的问题
                   </a>
                  </span>
                  <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/7125/#post-229287">
                   2 楼
                  </a>
                  <span class="bbp-admin-links">
                  </span>
                 </div>
                 <!-- .bbp-meta -->
                </div>
                <!-- #post-229287 -->
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                 <div class="bbp-reply-author">
                  <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/496/" rel="nofollow" title="查看Msmart的档案">
                   <img src="http://sdn.geekzu.org/avatar/983ef060bd805a2345b6ed750190a5b0?s=80&amp;d=monsterid&amp;r=g"/>
                  </a>
                  <br/>
                  <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/496/" rel="nofollow" title="查看Msmart的档案">
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                  <br/>
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                 <div class="bbp-reply-content">
                  <p>
                   如果我没有理解错，你的p是指p-value，a是指alpha
                   <br/>
                   1、原来的对的，是指你计算出来的p值小于0.05，或者t值小于临界值2.3060；
                   <br/>
                   2、你给的第二种也是对的，t=2.3060和a=.05双侧是等价信息
                  </p>
                  <blockquote class="d4pbbc-quote">
                   <p>
                    [b]引用第0楼[i]医者[/i]于[i]2007-07-20 14:32[/i]发表的“问一个在t检验的时候，对t界值解释的问题”[/b]:
                    <br/>
                    在做t检验的时候，规定了t界值。但是对t界值说明的时候用t界值(2.3060:m=n=5,p&lt;0.05,双侧）
                    <br/>
                    这样的表述是不是错误的，而应该是：t界值(2.3060:m=n=5,p=0.05,双侧）或者t界值(2.3060:m=n=5,a=0.05,双侧）？
                   </p>
                  </blockquote>
                 </div>
                 <!-- .bbp-reply-content -->
                </div>
                <!-- .reply -->
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                   2007年7月20日 下午5:00
                  </span>
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                   回复：
                   <a class="bbp-topic-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/7126/">
                    请问：在matlab中如何方便的生成一个~n~维正定矩阵？
                   </a>
                  </span>
                  <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/7126/#post-229286">
                   3 楼
                  </a>
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                  <br/>
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                 <div class="bbp-reply-content">
                  <p>
                   你这个问题很容易把人问晕啊，呵呵。
                   <br/>
                   单位矩阵（eye(n)）是正定矩阵吗？
                  </p>
                  <blockquote class="d4pbbc-quote">
                   <p>
                    [b]引用第0楼[i]yrui[/i]于[i]2007-07-20 15:26[/i]发表的“请问：在matlab中如何方便的生成一个~n~维正定矩阵？”[/b]:
                    <br/>
                    如题。
                   </p>
                  </blockquote>
                 </div>
                 <!-- .bbp-reply-content -->
                </div>
                <!-- .reply -->
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                   2007年7月19日 下午2:36
                  </span>
                  <span class="bbp-header">
                   回复：
                   <a class="bbp-topic-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/7075/">
                    请教关于对时间序列做线性回归的问题
                   </a>
                  </span>
                  <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/7075/#post-229234">
                   4 楼
                  </a>
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                <!-- #post-229234 -->
                <div class="even bbp-parent-forum-991 bbp-parent-topic-7075 bbp-reply-position-4 user-id-496 post-229234 reply type-reply status-publish hentry">
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                  <br/>
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                  <br/>
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                 <div class="bbp-reply-content">
                  <p>
                   通俗的讲，就是名字上不带Nonlinear（比如 Tong写的）,nonparametric（比如Fan写的）字样的时间序列分析就是经典时间序列分析，讲ARIMA建模思想的。但是Brockwell等人写的偏研究，Hamilton写的偏计量，Tsay写的偏金融……还是Box的那本稳妥，忘了篇幅有多大，但是肯定会有。Lon-mu Liu写的最适合你了。
                  </p>
                  <p>
                   你先去
                   <a class="d4pbbc-url" href="http://cos.name/cn/profile/496/replies/page/2/www.amazon.com" rel="nofollow" target="_blank">
                    www.amazon.com
                   </a>
                   上找Lon-mu Liu，看看他写的那本书叫什么，然后再去图书馆找。那本书不是非常出名，但是对你的问题有帮助。
                  </p>
                  <blockquote class="d4pbbc-quote">
                   <p>
                    [b]引用第2楼[i]sheep[/i]于[i]2007-07-19 16:00[/i]发表的“”[/b]:
                    <br/>
                    多谢了，您指的经典时间序列分析的最后章节具体指的哪本书？要是有很多书都这样请给个例子好吗  Box Jenkins的经典教材的最后一章讲的是这方面的吗？
                   </p>
                  </blockquote>
                 </div>
                 <!-- .bbp-reply-content -->
                </div>
                <!-- .reply -->
                <div class="bbp-reply-header" id="post-229176">
                 <div class="bbp-meta">
                  <span class="bbp-reply-post-date">
                   2007年7月18日 下午9:40
                  </span>
                  <span class="bbp-header">
                   回复：
                   <a class="bbp-topic-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/6767/">
                    求相关系数时的问题
                   </a>
                  </span>
                  <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/6767/#post-229176">
                   12 楼
                  </a>
                  <span class="bbp-admin-links">
                  </span>
                 </div>
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                <!-- #post-229176 -->
                <div class="odd bbp-parent-forum-991 bbp-parent-topic-6767 bbp-reply-position-12 user-id-496 post-229176 reply type-reply status-publish hentry">
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                  <a class="bbp-author-avatar" href="http://cos.name/cn/profile/496/" rel="nofollow" title="查看Msmart的档案">
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                  </a>
                  <br/>
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                 <div class="bbp-reply-content">
                  <p>
                   这个是有一定道理的。随便找个二维样本你当然可以求一个样本相关系数，但是这个数字表示什么含义？
                  </p>
                  <p>
                   其实是对总体pearson相关系数的一个估计（有偏？无偏？这里divisor很重要），要不我们检验什么呢，呵呵。那总体pearson相关系数表示什么意思？
                  </p>
                  <p>
                   在测度论中定义完积分后，有一个很有趣的结论，简单的说就是总体相关系数那个表达式在-1和1之间，等号成立条件是两个随机变量共线。所以简单相关系数也叫做线性相关系数，度量两个随机变量之间的共线程度。
                  </p>
                  <p>
                   对于二维正态分布，一方面总体相关系数就是联合分布的参数函数。所以估计和检验有意义的。更重要的由于正态优良的线性性质，一个随机变量是可以由另外一个随机变量，相关系数，正态白噪音精确线性构造。
                  </p>
                  <p>
                   对于随便两个随机变量，你可以度量他们的线性相关，可以作为你相信正态性下的一个信息。但是如果不是正态，这个线性相关系数是什么意思？比如一个Beta和一个Cauchy？
                  </p>
                  <blockquote class="d4pbbc-quote">
                   <p>
                    [b]引用第0楼[i]guiming14432[/i]于[i]2007-06-15 21:48[/i]发表的“求相关系数时的问题”[/b]:
                    <br/>
                    文章中提到的计算简单相关系数时要求变量服从二元正态分布，不知道有没有问题，我觉得，不一定要服从二元正态分布吧，随便的两个数列都可以求相关系数，并且也是有意义的。
                   </p>
                   <p>
                    文章名  :      环境科学领域学术论文中常用数理统计方法的正确使用问题
                   </p>
                   <p>
                    …….
                   </p>
                  </blockquote>
                 </div>
                 <!-- .bbp-reply-content -->
                </div>
                <!-- .reply -->
                <div class="bbp-reply-header" id="post-229175">
                 <div class="bbp-meta">
                  <span class="bbp-reply-post-date">
                   2007年7月18日 下午9:01
                  </span>
                  <span class="bbp-header">
                   回复：
                   <a class="bbp-topic-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/7075/">
                    请教关于对时间序列做线性回归的问题
                   </a>
                  </span>
                  <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/7075/#post-229175">
                   2 楼
                  </a>
                  <span class="bbp-admin-links">
                  </span>
                 </div>
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                </div>
                <!-- #post-229175 -->
                <div class="even bbp-parent-forum-991 bbp-parent-topic-7075 bbp-reply-position-2 user-id-496 post-229175 reply type-reply status-publish hentry">
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                  <br/>
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                 <div class="bbp-reply-content">
                  <p>
                   你可以在经典时间序列分析最后的章节找到你问题的答案，也就是带转移函数（transfer functioin）的ARIMA模型，你可以看看X各阶滞后的估计和检验，以及交互式建模。我推荐一个软件叫做SCA，这个软件就是当年发明和发表你问题涉及方法的一帮子人自己写的，有一本时间序列分析的书，应该是Lon-Mu Liu写的，可以当SCA的Manual，对你的问题介绍最详细。不行的话你看看Box Jenkins的经典教材，time series analysis，国内有第三版影印。软件不行的话用SAS。
                  </p>
                  <p>
                   如果你要做的细一些话，估计要用seasonal+TF，经典时间序列范畴。再深的话就是 cointegration，vector arima（如果y也有多个了），这些需要你去Jstor或者其他数据库找paper看了。
                  </p>
                  <p>
                  </p>
                  <blockquote class="d4pbbc-quote">
                   <p>
                    [b]引用第0楼[i]sheep[/i]于[i]2007-07-17 10:53[/i]发表的“请教关于对时间序列做线性回归的问题”[/b]:
                    <br/>
                    见过的回归都是对几个固定变量做回归，我要对几个时间序列做多元线性回归，就是自变量X不再是一个数的变量而是一列数的时间序列，同时有多个属性，每个属性都是一个随时间变化的一列数值，想通过回归知道这些属性的哪个时间段的值对Y影响较大。请问这方面的资料应该去哪里查，它属于哪类问题，有人做过系统研究吗？谢谢
                   </p>
                  </blockquote>
                 </div>
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                <!-- .reply -->
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                   2007年7月18日 下午8:30
                  </span>
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                   回复：
                   <a class="bbp-topic-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/7083/">
                    弱弱的问句什么是对数线形回归
                   </a>
                  </span>
                  <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/7083/#post-229174">
                   3 楼
                  </a>
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                  <br/>
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                  <br/>
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                 <div class="bbp-reply-content">
                  <p>
                   自变量是几个因素，应变量是针对自变量各个联合水平的计数。看起来就是一张n维列联表。区别是列联表的计数是随机抽出来的，你可以看看SPSS对数线性的帮助，或者吴喜之老师的一本书，我忘了名字，中国统计出版社的。
                  </p>
                  <blockquote class="d4pbbc-quote">
                   <p>
                    [b]引用第0楼[i]与容[/i]于[i]2007-07-17 19:39[/i]发表的“弱弱的问句什么是对数线形回归”[/b]:
                    <br/>
                    如题
                   </p>
                   <p>
                    这个回归的应变量和自变量有什么要求和转换要求没有，通常什么资料符合要求？
                   </p>
                  </blockquote>
                 </div>
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                   2007年7月18日 下午8:20
                  </span>
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                   回复：
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                    求助各位大侠
                   </a>
                  </span>
                  <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/7015/#post-229173">
                   7 楼
                  </a>
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                  <br/>
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                  <br/>
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                 <div class="bbp-reply-content">
                  <p>
                   Good question! 对你寻找统计解决方案的智慧举动赞一个。很久没有见到这么有原创性的问题了。
                  </p>
                  <p>
                   我不知道我有没有把你的问题理解清楚。如果用X表示阻值随机变量，你要保证你每一批总体的最大值小于50，两两之间的差小于10。注意到两两之间的差小于10，等价于最大的一个差小于10，等价于极差小于10（我看到你第一个帖子用了这个词，专业，赞一个）。抽象出来，你要检验
                  </p>
                  <p>
                   H_0: max(X)&gt;=50, max(X)-min(X)&gt;=10 （想想我为什么要这么写）
                  </p>
                  <p>
                   H_1: not H_0;
                  </p>
                  <p>
                   检验统计量你应该可以看出来，就是样本极值，但是为了避免多重比较偏差，一定要联合检验。
                  </p>
                  <p>
                   难点在于
                   <br/>
                   1、你要确定阻值随机变量的分布（a、工程文献b、经验分布拟合,但是一定要考虑阻值的实际可能范围）；
                   <br/>
                   2、和这个检验的size和power。size就是常用的显著性水平，可以理解为你实际中面临小概率事件的风险，要你自己订，1%还是1/1000，还是…… take care。power是我们这个检验的能力，检验的能力太差，不如不检验，否则总是不能拒绝，最后一无所获。
                  </p>
                  <p>
                   我点到为止……
                  </p>
                  <p>
                  </p>
                  <blockquote class="d4pbbc-quote">
                   <p>
                    [b]引用第2楼[i]舒心[/i]于[i]2007-07-13 16:00[/i]发表的“”[/b]:
                    <br/>
                    不好意思。是我没有表达清楚。我是在制造业做现场管理的。
                    <br/>
                    在我的制程中，有道对原材料检测，是检测这个器件的阻值。检测的要求是，原材料阻值必须小于50毫欧，才是合格品。并且因我每个产品要用到6个此类器件，要求这6个放在一个产品里的器件相互间的阻值差不能大于10毫欧。
                    <br/>
                    在两年多的生产过程中，我们一直是对此器件全检的，但从不发现过有器件会大于50毫欧，并且没批来的料，相互间都没有差到10毫欧。所以现在想把那道检测撤消，改用统计的方法来管控。但不知道要用哪种方法来做会好些？
                    <br/>
                    请各位专家及大侠们给个意见。谢谢！！
                   </p>
                  </blockquote>
                 </div>
                 <!-- .bbp-reply-content -->
                </div>
                <!-- .reply -->
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                 <div class="bbp-meta">
                  <span class="bbp-reply-post-date">
                   2007年7月18日 下午8:02
                  </span>
                  <span class="bbp-header">
                   回复：
                   <a class="bbp-topic-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/6837/">
                    求教统计相关性的问题
                   </a>
                  </span>
                  <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/6837/#post-229171">
                   5 楼
                  </a>
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                </div>
                <!-- #post-229171 -->
                <div class="odd bbp-parent-forum-991 bbp-parent-topic-6837 bbp-reply-position-5 user-id-496 post-229171 reply type-reply status-publish hentry">
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                  <br/>
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                  <br/>
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                 <div class="bbp-reply-content">
                  <p>
                   如果我没有理解错的话，你是想分析变量和组变量之间的相关？这其实个方差分析的问题，组的三个level可以得到两个dummy variable，你可以得到他们的回归系数（想想回归系数和相关系数有什么区别）。你看到三组均值随abc递增，没有检验，你并不知道这个是不是统计显著的。
                  </p>
                  <blockquote class="d4pbbc-quote">
                   <p>
                    [b]引用第0楼[i]zuozhaokai[/i]于[i]2007-06-22 16:26[/i]发表的“求教统计相关性的问题”[/b]:
                    <br/>
                    有一变量分为a，b，c三组，且三组变量的平均值值随a，b，c递增，如何对变量值与a，b，c三组进行相关性分析
                   </p>
                  </blockquote>
                 </div>
                 <!-- .bbp-reply-content -->
                </div>
                <!-- .reply -->
                <div class="bbp-reply-header" id="post-229170">
                 <div class="bbp-meta">
                  <span class="bbp-reply-post-date">
                   2007年7月18日 下午7:55
                  </span>
                  <span class="bbp-header">
                   回复：
                   <a class="bbp-topic-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/7094/">
                    请问：多个变量间的相关关系如何度量？
                   </a>
                  </span>
                  <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/7094/#post-229170">
                   7 楼
                  </a>
                  <span class="bbp-admin-links">
                  </span>
                 </div>
                 <!-- .bbp-meta -->
                </div>
                <!-- #post-229170 -->
                <div class="even bbp-parent-forum-991 bbp-parent-topic-7094 bbp-reply-position-7 user-id-496 post-229170 reply type-reply status-publish hentry">
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                  </a>
                  <br/>
                  <a class="bbp-author-name" href="http://cos.name/cn/profile/496/" rel="nofollow" title="查看Msmart的档案">
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                 <!-- .bbp-reply-author -->
                 <div class="bbp-reply-content">
                  <p>
                   1、你想度量3个变量之间两两的相关关系，就是pearson简单相关系数；
                   <br/>
                   2、如果你想度量两个变量在控制了第三个变量之后的相关，就是偏相关分析（partial correlation），这个和多元回归是等价的；
                   <br/>
                   3、如果你想度量一个变量和另外两个变量集合之间的相关，就是典型相关（canonical correlation)，并且是最简单的典型相关，因为一组只有一个变量，一组只有两个。通俗的理解，就是一个变量和另外两个变量提取的因子（可以1个，可以两个，最多几个呢？呵呵）之间的相关。极端一些，那两个变量之间无关，那么典型相关和pearson相关又等价了。
                  </p>
                  <p>
                  </p>
                  <blockquote class="d4pbbc-quote">
                   <p>
                    [b]引用第0楼[i]yrui[/i]于[i]2007-07-18 15:19[/i]发表的“请问：多个变量间的相关关系如何度量？”[/b]:
                    <br/>
                    一般情况下采用相关系数度量两个变量之间的相关关系，
                    <br/>
                    那么三个变量之间，
                    <br/>
                    或一个变量与另外一个变量集合之间的相关关系怎么度量？
                   </p>
                   <p>
                    查了很多文献都没有能理出头绪……
                   </p>
                  </blockquote>
                 </div>
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                </div>
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                   2007年7月18日 下午7:39
                  </span>
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                   回复：
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                    for help.
                   </a>
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                   3 楼
                  </a>
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                 <div class="bbp-reply-content">
                  <p>
                   通俗的讲，这是在定义充分统计量呢，什么叫参数分布族参数theta的充分统计量？如果服从此分布随机变量关于这个统计量的条件分布与参数theta无关，就说这个统计量是充分统计量。
                  </p>
                  <p>
                   要理解这一点，我们应该知道统计量其实也是一个随机变量（它是样本的函数，样本是个随机向量，或者说一些随机变量），（服从此分布随机变量的）条件分布可以通俗的理解成有了样本之后的条件未知信息，如果这时候的未知信息已经和最初一无所知的总体参数无关了，那说明你样本包含充分的总体参数信息。
                  </p>
                 </div>
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                   2007年3月16日 下午4:27
                  </span>
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                   回复：
                   <a class="bbp-topic-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/5433/">
                    因子分析提取的因素可以做因变量吗？
                   </a>
                  </span>
                  <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/5433/#post-220564">
                   15 楼
                  </a>
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                <div class="even bbp-parent-forum-994 bbp-parent-topic-5433 bbp-reply-position-15 user-id-496 post-220564 reply type-reply status-publish hentry">
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                 <div class="bbp-reply-content">
                  <p>
                   I agree with you.
                  </p>
                  <blockquote class="d4pbbc-quote">
                   <p>
                    [b]引用第13楼[i]anita_jiu[/i]于[i]2007-03-16 18:21[/i]发表的“”[/b]:
                    <br/>
                    Your philosophy position should guide you to determine and justify a suitable approach of methology in your research. The question is not to do with whether or not you would lose X or Y; rather, I think PCA tells you the relative importance among some variables. You then tell the others what you have found.
                   </p>
                   <p>
                    Behavioural measurement and perception constructs – again, this leads me to the previous question: what philosophy position do you hold? Positivism, post-positvism, phenomenology, constructivism, or…? Well of course, this question depends on the criteria of your research. I suppose you perhaps would not need to address this question formally but it has impacts on your project explictly.  This question is crutial to social science researchers (in fact, to many other researchers) who are interested in measuring people's perception, attitude, behaviour as it fundemantally affects the way how a particular research is designed, structured, and undertaken. This then results in a seriels of questions, e.g. what analysis objective(s) should be set up, what analysis techniques should be applied in order to gain the objectives (e.g. in your case, whether PCA or FA is more appropriate to use) …
                   </p>
                   <p>
                    Have fun with SPSS!
                   </p>
                  </blockquote>
                 </div>
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                </div>
                <!-- .reply -->
                <div class="bbp-reply-header" id="post-220462">
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                  <span class="bbp-reply-post-date">
                   2007年3月16日 上午2:21
                  </span>
                  <span class="bbp-header">
                   回复：
                   <a class="bbp-topic-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/5433/">
                    因子分析提取的因素可以做因变量吗？
                   </a>
                  </span>
                  <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/5433/#post-220462">
                   12 楼
                  </a>
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                <div class="odd bbp-parent-forum-994 bbp-parent-topic-5433 bbp-reply-position-12 user-id-496 post-220462 reply type-reply status-publish hentry">
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                  <br/>
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                 <div class="bbp-reply-content">
                  <p>
                   In summary, dunt worry about that. Existence or nonexistence doesn't matter. Some kind of commonness in those variables making sence in your discipline does.
                  </p>
                  <p>
                   P.S., your question is quite typical for EFA or PCA. For a great EFA analyst in some discipline, to be acquaint with those EFA techniques is just the first half. Knowledge in the story itself finishes the whole picture. Go ahead, you can do it.
                  </p>
                  <blockquote class="d4pbbc-quote">
                   <p>
                    [b]引用第9楼[i]pamela[/i]于[i]2007-03-15 17:52[/i]发表的“”[/b]:
                    <br/>
                    And what confused me is just that for behaviroal elements, whether we can also use FA to reduce data. It seems it is more applied to psychological statements,etc. statements of that kind are used to "construct" sth that maybe exist or maybe not, but behaviroal statements are actually existing, i am afraid by rotating, i will lose some of them. I don't know what if I lose them…
                    <br/>
                    …….
                   </p>
                  </blockquote>
                 </div>
                 <!-- .bbp-reply-content -->
                </div>
                <!-- .reply -->
                <div class="bbp-reply-header" id="post-220461">
                 <div class="bbp-meta">
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                   2007年3月16日 上午2:13
                  </span>
                  <span class="bbp-header">
                   回复：
                   <a class="bbp-topic-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/5433/">
                    因子分析提取的因素可以做因变量吗？
                   </a>
                  </span>
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                   11 楼
                  </a>
                  <span class="bbp-admin-links">
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                <!-- #post-220461 -->
                <div class="even bbp-parent-forum-994 bbp-parent-topic-5433 bbp-reply-position-11 user-id-496 post-220461 reply type-reply status-publish hentry">
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                  </a>
                  <br/>
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                 <!-- .bbp-reply-author -->
                 <div class="bbp-reply-content">
                  <p>
                   I dunt know whether I got your points correctly, however, according to my limit knowledge,
                  </p>
                  <p>
                   1. No matter what kind of data we are analyzing by EFA, we must have some kind of beliefs there are somethings in common in those varables (even we are developing a new theory, we need support from related theory or more basic disciplines). Observability or unobservability doesn't matter (then you might argue existence or nonexistence…),  common or uniqueness does.  So we extract commonness (factors) and drop (not lose, right?
                   <img src="http://cos.name/cn/wp-content/plugins/wp-monalisa/icons/face_smile.png"/>
                   ) uniqueness (randomness);
                  </p>
                  <p>
                   2. For rotation. Rotation is just for a simpler structure and better explanation. However, there are always differrent sorts of commonness, right? Then things get easier. If we believe in equal-weight commonness, we rotate factor scores by quartimax. If we have some knowledge in hierarchical commonness, varimax is employed to make difference. If we think there are several uncorrelated commonness, orthogonal rotation is natural, otherwise we turn to oblique one.
                  </p>
                  <p>
                   3. EFA is not merely for dimension reduction (but PCA is more on this side…). Actually, it aims at finding out latent structure (unobservable, reasonable, interpretable, and so on. ) based on your different assumptions for this structure (equal-weight, hierarchical, uncorrelated…)
                  </p>
                 </div>
                 <!-- .bbp-reply-content -->
                </div>
                <!-- .reply -->
                <div class="bbp-reply-header" id="post-220374">
                 <div class="bbp-meta">
                  <span class="bbp-reply-post-date">
                   2007年3月14日 下午11:51
                  </span>
                  <span class="bbp-header">
                   回复：
                   <a class="bbp-topic-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/5433/">
                    因子分析提取的因素可以做因变量吗？
                   </a>
                  </span>
                  <a class="bbp-reply-permalink" href="http://cos.name/cn/topic/5433/#post-220374">
                   6 楼
                  </a>
                  <span class="bbp-admin-links">
                  </span>
                 </div>
                 <!-- .bbp-meta -->
                </div>
                <!-- #post-220374 -->
                <div class="odd bbp-parent-forum-994 bbp-parent-topic-5433 bbp-reply-position-6 user-id-496 post-220374 reply type-reply status-publish hentry">
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                  </a>
                  <br/>
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                   Msmart
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                  <p>
                   2. If you wanna get a great sense of your factors, it's better to dig into the literatures in ur discipline, e.g. labor economics (furthermore, maybe compensation), expectation theory in economics, or behavioral bias in psychology… Actually it is psychologists and sociologists who play with FA frequently, instead of statistician.
                  </p>
                  <p>
                   3. Some more complicated situation when factors appear in the right side of regression, i.e. as explanatory variabls and do not enter the model dicrectly (or even u dunt know which side or u know both sides), is refered as Structural equation model (including CFA, path analysis), which are less mainstream analysis (let me say) in statistics but essential to psychologists and sociologists.  A possible cookbook is
                  </p>
                  <p>
                   "Hatcher, L. (1994). A Step-by-Step Approach to using the SAS® System for Factor Analysis and Structural Equation Modeling. Cary, N.C.: SAS Institute."
                  </p>
                  <p>
                   Good luck!
                  </p>
                 </div>
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